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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于知识图谱和大模型的机器人操作任务规划方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119761514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411839156.9，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于知识图谱和大模型的机器人操作任务规划方法及系统是由黄海明;李智超设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱和大模型的机器人操作任务规划方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于知识图谱和大模型的机器人操作任务规划方法及系统，所述基于知识图谱和大模型的机器人操作任务规划方法包括：构建知识图谱和获取大模型，并对所述大模型进行调整，得到目标大模型；获取机器人的目标操作任务，基于所述知识图谱，根据所述目标操作任务得到任务子图；基于所述目标大模型，根据所述任务子图得到所述机器人的操作规划。本申请能够实现机器人对复杂精细操作任务的精准推理与规划，提高了机器人完成任务目标的执行效率。

本发明授权基于知识图谱和大模型的机器人操作任务规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱和大模型的机器人操作任务规划方法，其特征在于，所述基于知识图谱和大模型的机器人操作任务规划方法包括： 构建知识图谱和获取大模型，并对所述大模型进行调整，得到目标大模型； 获取机器人的目标操作任务，基于所述知识图谱，根据所述目标操作任务得到任务子图； 基于所述目标大模型，根据所述任务子图得到所述机器人的操作规划； 所述构建知识图谱，具体包括： 获取所述机器人的操作任务，将所述操作任务分解为多个子任务，其中，多个所述子任务与对应的技能、动作、智能体和场景相关联； 将分解后的多个所述子任务与所述机器人对应的领域知识进行关联，得到任务执行所需的知识图谱； 所述基于所述知识图谱，根据所述目标操作任务得到任务子图，具体包括： 对所述目标操作任务进行解析，得到所述目标操作任务对应的实体，其中，所述实体包括物体、操作动作、场景环境、任务目标和技能类型中的任意一种； 根据所述实体，从所述知识图谱中进行检索，得到所述目标操作任务对应的知识节点和边关系； 将所述知识节点和所述边关系进行组织，得到面向所述目标操作任务的任务子图； 所述基于所述目标大模型，根据所述任务子图得到所述机器人的操作规划，具体包括： 对所述目标操作任务进行子问题分解，得到所述子问题对应的提示词； 根据所述任务子图，将所述提示词输入至所述目标大模型，得到所述机器人的操作规划； 所述操作规划包括任务执行的步骤、技能的调用、动作指令的生成以及根据场景信息对规划的调整；所述任务执行的步骤是指为每个子任务生成具体的执行步骤和操作顺序；所述技能的调用是指为每个步骤选择合适的技能，并为技能分配相应的参数；所述动作指令是指生成机器人控制器能够执行的低级动作指令，以确保机器人能够按照规划完成任务；所述根据场景信息对规划的调整是指根据场景层的信息，调整操作规划中的参数和执行顺序，以确保机器人能够适应当前的环境变化。

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